کارکردهای هوش مصنوعی برای ایجاد تحول در نظام توزیع

احسان بشیری*- جهان امروز در پرتو فناوری‌های نوین، هر روز با پدیده‌های خارق‌العاده روبه‌رو می‌شود که بر تمامی شئون زندگی و زیست انسان و جوامع تاثیر می‌گذارد. یکی از این فناوری‌ها که با هوشمندتر کردن حیات و زندگی روزمره انسان با سرعت زیاد در حال رشد و تکامل است، هوش مصنوعی است.
با در نظر گرفتن اینکه انقلاب صنعتی چهارم اتفاق افتاده و بسیاری از جنبه‌های زندگی ما در حال دیجیتـالی شـدن است و در شرایطی که عصر جدید فناوری بر اطلاعات و داده‌ها متمرکز است، هوش مصنوعی می‌توانـد بـا استفاده از این داده‌ها به کسب‌و‌کارها در انجام امور گونـاگون کمک کنـد. یکی از این امور که هوش مصنوعی می‌تواند به کمک انسان بیاید نظام توزیع است. اما چگونه؟
هوش مصنوعی با متحول کردن نظام توزیع، نحوه عملکرد کسب‌و‌کارها و نحوه انتقال محصولات را تحت تاثیر قرار می‌دهد؛ از مدیریت انبار گرفته تا لجستیک و حمل‌و‌نقل، هوش مصنوعی فرآیندها را ساده می‌کند، کارایی را بهبود می‌بخشد و هزینه‌ها را کاهش می‌دهد.
نقش و مزایای هوش مصنوعی در نظام توزیع
هوش مصنوعی می‌تواند در بخش‌های مختلف نظام توزیع مورد استفاده قرار گیرد. برخی از مزایا و امکانات بدین شرح است: بهینه‌سازی موجودی: یک سیستم مدیریت موجودی مبتنی‌بر هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های فروش، داده‌های زنجیره تامین و سایر عوامل را برای پیش‌بینی تقاضای هر محصول تجزیه و تحلیل کند و سطوح موجودی را بر این اساس بهینه کند. هوش مصنوعی می‌تواند در کاهش ضایعات، بهبود دسترسی به محصول و افزایش فروش کمک کند.
بهینه‌سازی مسیر: با بهینه‌سازی مسیرهای تحویل محصول، هزینه‌های سوخت و زمان تحویل کاهش یافته و رضایت مشتری افزایش می‌یابد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های مربوط به مقصد، الگوهای ترافیک و در دسترس بودن راننده را تجزیه و تحلیل کرده تا کارآمدترین مسیر را برای هر راننده ارائه کنند. این قابلیت‌ها می‌تواند کمک کند تا هزینه‌های حمل‌و‌نقل کاهش یافته و در عین حال عملکرد تحویل بهبود یابد. اتوماسیون انبار: هوش مصنوعی می‌تواند کارایی، دقت در انتخاب، بسته‌بندی و حمل‌و‌نقل محصولات را بهبود بخشد. ربات‌های هوش مصنوعی می‌توانند در انبار حرکت کنند، اقلام را جمع‌آوری و برای حمل‌و‌نقل و چیدمان آماده کنند؛ این کار زمان و هزینه‌های مرتبط با کارهای دستی را کاهش داده، دقت را بهبود می‌بخشد و خطا را کاهش می‌دهد. بهبود فروش و رضایت مشتری: هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های مشتری و تاریخ خرید را تجزیه و تحلیل کند تا توصیه‌های شخصی و کمپین‌های بازاریابی هدفمند ارائه دهد. این رویکرد می‌تواند منجر به فروش بالاتر و وفاداری مشتری شود. با تجزیه و تحلیل قیمت‌گذاری رقبا و رفتار مشتری، کسب‌و‌کارها می‌توانند قیمت‌های خود را تنظیم کنند تا رقابتی باقی بمانند و سود را به حداکثر برسانند.
مطالعات موردی استفاده موفق از هوش‌مصنوعی در نظام توزیع
آمازون: آمازون بازیگر پیشرو در استفاده از هوش‌مصنوعی در عملیات توزیع است. این شرکت ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی را در انبارهای خود پیاده‌سازی کرده است تا به جمع‌آوری، بسته‌بندی و ارسال محصولات با دقت بالا کمک کنند. این ربات‌ها از الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری و یادگیری ماشینی برای حرکت در انبار استفاده می‌کنند.
زارا: زارا سیستم‌های مدیریت موجودی مبتنی بر هوش مصنوعی را برای بهینه‌سازی سطح موجودی و کاهش ضایعات پیاده‌سازی کرده است. این شرکت از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های فروش و پیش‌بینی تقاضا برای هر محصول استفاده می‌کند. کاربرد هوش مصنوعی در سیستم توزیع به زارا کمک می‌کند تا سطح موجودی خود را پایین نگه دارد و در عین حال اطمینان حاصل کند که همیشه محصولات موردنظر مشتریانش را در انبار دارد.
کوکاکولا: کوکاکولا یک سیستم مبتنی‌بر هوش‌مصنوعی را برای بهینه‌سازی عملکرد ماشین‌های فروش شرکت پیاده‌سازی کرده است. این سیستم از داده‌های مربوط به فروش، الگوهای آب‌وهوا و رفتار مشتری برای تنظیم قیمت‌ها و پیشنهادات محصولات دستگاه‌های فروش استفاده می‌کند. استفاده از هوش مصنوعی در سیستم توزیع کوکاکولا کمک کرده تا شرکت فروش را افزایش دهد و رضایت مشتری را بهبود بخشد.
چالش‌ها و محدودیت‌ها
در حالی که استفاده از هوش مصنوعی در نظام توزیع مزایای زیادی دارد، چالش‌ها و محدودیت‌های متعددی نیز وجود دارد. برخی از چالش‌ها و محدودیت‌ها استفاده از هوش مصنوعی در نظام توزیع عبارتند از:
کیفیت و در دسترس بودن داده‌ها: الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای انجام پیش‌بینی‌ها و توصیه‌های دقیق به مقادیر زیادی داده با کیفیت بالا متکی هستند. با این حال، در بسیاری از موارد، داده‌های موجود ممکن است ناقص، نادرست یا قدیمی باشد. این موضوع می‌تواند ایجاد بینش معنادار برای الگوریتم‌های هوش مصنوعی را دشوار سازد. هزینه و پیچیدگی: پیاده‌سازی سیستم‌های هوش‌مصنوعی می‌تواند پرهزینه و پیچیده باشد و به سرمایه‌گذاری قابل توجهی در سخت‌افزار، نرم‌افزار و تخصص نیاز دارد. شرکت‌های کوچک و متوسط ممکن است منابع لازم برای سرمایه‌گذاری در هوش‌مصنوعی را نداشته باشند که ممکن است توانایی آنها را برای رقابت با شرکت‌های بزرگ‌تر محدود کند.
مقاومت در برابر تغییر: پیاده‌سازی هوش مصنوعی در نظام توزیع ممکن است به تغییرات قابل توجهی در فرآیندهای تجاری و گردش کار نیاز داشته باشد. نیروی کار ممکن است در برابر این تغییرات مقاوم باشند که ممکن است منجر به عدم پذیرش و اجرای ضعیف شود. فقدان نظارت انسانی: الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری براساس داده‌ها طراحی شده‌اند، اما ممکن است همیشه عوامل انسانی مانند اخلاق، مسوولیت اجتماعی و خدمات مشتری را در نظر نگیرند. این موضوع می‌تواند منجر به تصمیماتی شود که از نظر فنی صحیح هستند، اما ممکن است با ارزش‌های اخلاقی یا انتظارات مشتری همخوانی نداشته باشند. خطرات امنیت سایبری: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند در برابر حملات امنیت سایبری آسیب‌پذیر باشند، این امر می‌تواند امنیت داده‌های حساس را به خطر بیندازد و عملیات را مختل کند. سرمایه‌گذاری برای محافظت از سیستم‌های هوش مصنوعی در برابر تهدیدات سایبری موضوعی ضروری است.
جمع‏بندی
به‏طور خلاصه می‏توان بیان داشت، در حالی که هوش مصنوعی پتانسیل تغییر نظام توزیع را دارد، باید از چالش‌ها و محدودیت‌های مرتبط با اجرای هوش مصنوعی آگاه بود. سازمان‌هایی که روی هوش‌‌مصنوعی سرمایه‌گذاری می‌کنند باید اطمینان حاصل کنند که داده‌ها، تخصص و زیرساخت‌های مناسبی برای کارکرد آن دارند و در عین حال به مسائل مربوط به مدیریت تغییر، امنیت سایبری و انطباق با قوانین و مقررات نیز بپردازند.
* پژوهشگر موسسه مطالعات و پژوهش‌های بازرگانی